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MCP难以满足合规要求：受监管行业对开放智能体交换持谨慎态度
尽管模型上下文协议（MCP）自11月推出以来用户数量快速增长，但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱，但对于MCP和Agent2Agent（A2A）系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理，因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出，MCP缺乏基本构建块，特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证，并具备可验证的身份识别能力。
IBM推出基于定制Power11处理器的新服务器系列
IBM今日推出全新Power11系列服务器，基于同名定制处理器。该系列首批包含四款机型，并将通过公有云提供Power11芯片访问。与英特尔同类服务器相比，核心性能提升达55%。Power11设计可实现99.9999%可用性，年停机时间不超过40秒。系统配备Cyber Vault网络安全技术，采用量子安全加密算法，可在一分钟内检测勒索软件。新的节能模式可降低28%的能耗，并首次支持IBM Spyre AI加速器。
超七成家长称学校未教授编程课程
树莓派基金会调查发现，尽管60%的家长认为编程是孩子的重要技能，但超过70%的家长表示孩子在正常课程中没有学习编程。该基金会CEO指出，随着AI技术快速发展，年轻人掌握技术理解和创造能力比以往更重要。超半数家长认为编程应成为必修课程，并相信学习编程能提升孩子未来职业前景。为填补学校教育空白，基金会呼吁在学校和图书馆广泛设立编程俱乐部，目标到2035年全球教授1000万儿童编程技能。
新型AI模型的深度研究功能及其应用探索
文章介绍了AI大语言模型中最新的深度研究功能，这是目前最令人印象深刻的新功能之一。作者详细解析了ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型的使用方法，并重点展示了深度研究功能的实际应用。通过实际测试，作者用ChatGPT 4.5的深度研究功能生成了一份关于1990-2025年最令人厌烦歌曲的详细报告，展示了AI如何通过思维链进行深度研究和分析。文章还提到了语音交互模式将进一步改变用户与AI的交互体验。
日本浮动数据中心船舶项目将于2027年投入运营
日本三井商船计划将船舶改造为浮动数据中心，容量可达20-73兆瓦，采用海水或河水直接冷却。该项目预计2027年投入运营，可通过陆地和海底电缆连接互联网交换中心。浮动数据中心的优势在于可根据需求变化移动位置，建设周期仅需一年，无需获取土地。该项目与土耳其Kinetics公司合作，可通过配套电力船供电，解决电网连接问题。
2025年已诞生至少36家新晋科技独角兽企业
随着AI引发投资热潮，每月都有更多初创企业获得独角兽地位。TechCrunch追踪了今年迄今为止成为独角兽的风投支持初创企业。虽然大多数与AI相关，但令人意外的是许多企业专注于其他行业，如卫星公司Loft Orbital和区块链交易网站Kalshi。这些价值超过10亿美元的初创企业涵盖软件开发、机器人技术、医疗健康等多个领域。
突破AI存储瓶颈，大幅提升边缘推理性能
随着AI应用在企业运营中的普及，数据存储成为关键瓶颈。在VentureBeat的Transform 2025会议上，专家们讨论了存储技术创新如何支持企业AI应用。MONAI框架在医学成像领域取得突破，通过高效存储技术能够在单节点存储超过200万个全身CT扫描。边缘AI性能的关键在于将存储缩放到单节点，消除内存瓶颈。未来AI硬件将朝向超高容量、低功耗和接近内存速度的方向发展。
Google默认启用Gemini访问第三方应用功能引发隐私担忧
谷歌正在实施一项变更，使其Gemini AI引擎能够与WhatsApp等第三方应用程序交互，即使用户之前配置了阻止此类交互的设置。谷歌发送的邮件表明，人工审核员会读取、注释和处理Gemini访问的数据，但未提供阻止变更生效的有用指导。邮件内容自相矛盾，既称变更会自动推出，又声称已关闭的功能将保持关闭状态。谷歌未明确说明如何完全移除Gemini集成，给用户造成困惑。
AGI和AI超智能被盗是一个极具诱惑的选择
随着人工智能向通用人工智能(AGI)和人工超级智能(ASI)发展，盗窃风险日益凸显。竞争对手、政府和恶意行为者都可能觊觎这一技术突破。AGI盗窃难度取决于安全防护措施，包括加密和访问控制。被盗AGI的运行需要大量计算资源和配套软件。全球可能需要制定AGI共享条约，防范盗窃行为。值得注意的是，当恶意方首先获得AGI时，善意方的"盗窃"行为可能成为正当防卫手段。
独角兽、人工智能与医疗健康的未来：HLTH Europe 2025大会亮点回顾
第二届欧洲健康大会汇聚了全球健康领域领导者、初创企业、投资者和开发者，对当前医疗创新现状及未来发展进行年中评估。在经济不确定性和监管优先级变化的背景下，制药、健康科技和医疗服务领域都在竞相证明价值并扩大创新规模。会议涵盖了GLP-1药物兴起、真正的患者中心化、AI的潜力与陷阱，以及为大胆创新想法提供资金的途径等热点话题。
二季度全球风投资金达910亿美元，AI引领投资趋势
全球风险投资资金在今年第二季度表现强劲，总资金从去年同期的820亿美元增长至910亿美元。AI公司获得400亿美元投资，占季度全球总额的45%。其中Scale AI单笔融资143亿美元创纪录。美国初创企业获得600亿美元，占全球风投资金的三分之二。2025年上半年全球风投总额达2050亿美元，同比增长32%，显示投资环境日益偏向大规模融资。
MIT推出NANDA协议：智能体组织化管理的新标准
MIT开发的NANDA协议为AI智能体提供完整的交互平台，通过加密身份验证、智能体注册和分布式账本技术，实现智能体在分布式环境中的安全、可扩展和自主运行。该协议类似于为AI智能体建立组织架构，赋予它们身份、角色和职责，支持多智能体系统协作。专家认为NANDA将解决信任、文化和编排三大挑战，并可能颠覆传统商业模式。
谁需要大型AI模型？
AI领域持续快速发展，尤其是DeepSeek及其追随者的推出后，许多人认为企业并不真正需要OpenAI、Meta和Google推广的大型昂贵AI模型，而是专注于更小的模型。然而，对于代码生成、推理和智能体AI而言，大模型仍然必不可少。Cerebras Systems宣布支持大型Qwen3-235B模型，支持131K上下文长度，成本仅为每百万输出令牌0.60美元。该模型擅长深度逻辑推理、高级数学和代码生成，能够同时处理数万行代码。
专访：Happy Socks首席信息官Vivek Bharadwaj谈AI转型与数据驱动决策
Happy Socks首席信息官Vivek Bharadwaj负责企业技术战略、IT转型和数字营销等多个领域。他通过建立AI业务流程转型单元来推动运营优化，并消除了企业业务单元间的数据孤岛。公司迁移到Snowflake AI数据云平台，实现了从Excel手工报告到每15分钟更新的实时报告的转变。在AI应用方面，公司制定了严格的人工监督政策，确保负责任的AI部署。
新型15亿参数路由模型实现93%准确率，无需昂贵重训练
Katanemo Labs研究人员推出Arch-Router，一个智能路由模型框架，可将用户查询映射到最合适的大语言模型。该框架采用"偏好对齐路由"方法，允许用户用自然语言定义路由策略，通过域-动作分类法组织任务。Arch-Router是15亿参数模型，在四个公开数据集上达到93.17%的路由准确率，超越顶级专有模型平均7.71%。系统支持实时策略调整，无需重新训练，为企业多模型部署提供灵活解决方案。
Cloudian将Milvus向量数据库集成到HyperStore中用于AI推理
对象存储供应商Cloudian正在将Milvus向量数据库功能集成到其HyperStore软件中，作为AI数据平台路线图的一部分提供AI推理能力。HyperStore是一个对象存储系统，具有几乎无限的可扩展性并支持Nvidia的GPUDirect。向量数据库存储非结构化文档数据的多维方面的数学变换，以及向量化的音频、图像和视频数据。这些向量被大型语言模型用于在构建对用户请求的响应时搜索语义相关的向量。
Deepgram推出Saga：为开发者打造的AI语音接口
Deepgram发布了名为Saga的AI语音操作系统，专为开发者设计。该工具作为通用语音界面直接嵌入开发环境，允许开发者仅通过语音控制工具和代码。Saga集成了多种AI原生编码环境，包括Cursor和Windsurf，还可维护Linear、Asana、Jira等项目管理软件的状态更新。开发者可通过语音表达想法，如"创建一个响应表情符号的Slack机器人"，Saga会将其转换为可执行的编程提示。该工具旨在减少开发者在工具间切换的"静默税收"，提高开发效率。
Graphwise升级图数据库成为AI智能体的大脑
保加利亚图数据库初创公司Graphwise发布GraphDB 11重大升级，新增功能旨在增强企业知识管理并为人工智能模型提供更可靠的基础。该平台通过语义层管理结构化和非结构化数据，支持更多大语言模型包括Llama、Gemini等，并新增模型上下文协议支持。GraphDB 11还改进了精确实体链接功能，优化了数据检索和AI输出应用。公司表示新版本可帮助解决AI就绪数据不足问题，降低基础设施成本，提高AI项目成功率。
三星收购Xealth加速数字健康平台布局
韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth，进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中，与70多家数字健康技术供应商合作，应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型，结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势，完善Samsung Health平台功能。
企业AI应用最佳实践指南
当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础，包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始，优先选择高影响用例，投资数据治理，提升员工技能。对于影子IT现象，应将其视为机会而非问题，建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。
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